26:52 Positioning For The AI Trade

호세는 자신이 하이퍼스케일러(미·중 빅테크) 비중을 줄이고 “스택 아래(에너지·인프라·부품·원자재)”로 옮겨가는 중이라고 설명한다. 이유는 두 가지 축이다.

첫째, 빅테크의 ‘AI 실행력’에 대한 실망. 예시로 MS Copilot이 “충격적으로 별로였다”는 실제 사용 경험을 들며, 하이퍼스케일러들이 컴퓨트/클라우드는 장악해도 모델·앱 레이어에서 오픈AI/Anthropic 등 전문 플레이어가 너무 빠르게 치고 나가고 있다고 본다. 둘째, 장기적으로는 모델/애플리케이션 기업이 유저 관계를 쥐고 결국 컴퓨트까지 수직통합(자체 데이터센터·전력·칩 조달)을 시도할 가능성이 커, 클라우드 마진이 하방 압력을 받을 수 있다는 관점이다. 온프렘(기업/개인 로컬)로 오픈소스 모델이 확산되면 중앙 클라우드 의존도도 일부 낮아질 수 있다고 본다. 즉 단기 12개월은 매출 가속이 지속될 수 있지만, 장기 밸류에이션은 ‘소프트웨어 독점 프리미엄’이 아니라 ‘하드웨어/설비 산업에 가까운 프라이싱’으로 재평가될 위험을 제기한다.

그래서 포지셔닝은 “AGI 빌드아웃이 5년은 간다”는 전제 아래, 병목이 될 영역에 투자하는 방식이다. 핵심은 전력이다. 그리드에만 의존하지 않고 빠르게 증설 가능한 가스터빈/발전 관련 기업(예: Siemens Energy, Bloom 등)을 언급하며, 대기 수요(웨이팅 리스트)와 매출 인플렉션이 관찰된다고 한다. 원자재는 구리(칩·전기화 필수)와 희토류/미네랄도 함께 본다. 데이터센터·케이블·전력 인프라처럼 “삽과 곡괭이” 영역이 더 직접적 수혜라는 관점이다.

동시에 지정학 변화(단극→다극)로 유럽 방산 비중을 늘린다고 밝힌다. 트럼프의 NATO 5% 지출 압박, 유럽의 2030년까지 8,000억 유로 재무장 커밋 등을 근거로 “여기서부터는 구조적으로 업-온리”에 가깝다고 주장한다. 우크라이나 드론 스타트업 등 민간 방산(프라이빗)도 매출이 급격히 늘고 있다는 현장 코멘트가 나온다.

다른 패널은 금(실물 골드)도 매집 중이라고 말한다. 한국 시장 급락으로 마진콜이 발생했고 일부 펀드가 금을 팔면서 금 가격이 눌렸다는 루머성/관측도 공유한다(정확한 출처는 불확실하다는 뉘앙스). 반면 비트코인은 금 대비 비율 관점에서 다시 “싸 보이는” 구간이 열렸고, 마이크로스트래티지(MSTR)의 mNAV 프리미엄 재확대, 채권/자금조달 ‘마술’ 같은 화제도 언급된다.

또 하나 흥미로운 지점은 “액티브 매니지먼트의 귀환”이다. 지수는 고점인데 개별 종목은 박살 난 환경, AI로 인한 산업 구조 변화(승자·패자 극단화) 때문에 롱/숏이 다시 먹힐 수 있다는 주장이다. 인도 IT 아웃소싱(경제 비중 8% 수준) 같은 영역이 AI로 구조적 타격을 받을 수 있고, 실제로 유명 매니저가 인포시스를 숏했다는 사례까지 언급한다. “패시브로 다 같이 오르는 시대”에서 “분석과 포지셔닝이 성과를 가르는 시대”로 넘어갈 가능성을 본다.


52:30 Citrini’s AI Piece

마지막은 ‘Citrini’(정확히 어떤 리포트/에세이인지 맥락상 AI가 경제·노동에 미치는 충격을 다룬 비관적 시나리오로 언급) 논쟁이다. 패널들은 글의 서두에 “낮은 확률의 베어 케이스이며 사고 실험”이라고 적혀 있었음에도, 시장에 영향이 났고 Citadel·이코노미스트 등 여러 곳이 반박문을 냈다는 점 자체가 인상적이었다고 말한다. “굳이 다들 나서서 틀렸다고 말해야 했던” 분위기가 오히려 불안감을 준다는 뉘앙스다.

반박의 핵심은 “베어 요소만 있고, 상쇄되는 불리시 요소(생산성 향상, 성장, 신규 산업/직무 창출)가 빠져 있다”는 것. 기술은 대체로 노동을 완전히 제거하기보다 보완(complement)하며, 정부 개입이나 통화정책(재정 지출/프린팅) 같은 완충 장치도 현실적으로 작동할 수 있다는 관점이 나온다.

그럼에도 단기~중기 경로 의존성(path dependency)은 우려한다. 장기적으로는 풍요/가격 하락/새로운 ‘할 일’이 생기더라도, 당장 주니어 화이트칼라가 타격을 받을 가능성이 크다는 것. 예로 “금융권이 컴플라이언스 때문에 아직도 ChatGPT 사용이 제한된다”는 현실이 한편으론 방어막(규제 모트)이지만, 다른 한편으론 결국 도입되면 엔트리 레벨 일자리가 먼저 줄어들 수 있다는 논리다. 실제로 “골드만이 주니어 애널리스트를 덜 뽑는다”는 소문까지 공유되며, 진입 노동시장이 가장 먼저 충격을 받는 시나리오가 토론된다.

산업혁명 때는 ‘마차→자동차’처럼 재훈련의 연속성이 있었지만, AI는 “거의 모든 영역에서 더 싸고 더 잘한다”는 성격이라 충격이 동시다발적일 수 있다는 점이 강조된다. 다만 컴퓨트/에너지 증설이 물리적으로 느려 전환 속도를 완충할 수 있다는 반론도 나온다. 결론적으로는 “장기적으로는 잘 풀릴 수 있어도, 중간 과정은 사회적 긴장·정치적 개입(규제/속도 조절/UBI 논의) 없이는 거칠 수 있다”는 톤으로 마무리된다.

https://youtu.be/ZtOi9RdLRN4 1시간 전 업로드 됨

Sui Founder Explains Why Ethereum & Solana Will Be Left Behind | E161

When Shift Happens

3줄 요약

1. Evan Cheng은 “현재 L1(이더리움·솔라나)의 계정/원장(ledger) 중심 구조는 ‘현실 세계의 복잡한 자산’으로 확장될수록 한계가 구조적으로 드러난다”고 본다.

2. Sui는 자산을 ‘잔고’가 아니라 ‘상태를 가진 객체(object)’로 모델링해, 자산의 변화·조합(컴포저빌리티)·권한/프라이버시 구성을 더 자연스럽게 처리하는 방향에 베팅했다.

3. 다음 성장 동력은 디젠/밈코인보다 “기관의 온체인 유통(Distribution) + T+0 결제/정산 + 토큰화(RWA 포함)”이며, 이 전환이 열리면 ‘점진’이 아니라 ‘플러드게이트’로 올 수 있다고 주장한다.


1) “1년이 10년 같았다”: 시장 혼란 vs 구조적 전환(Shift)에 대한 관찰

Evan은 지난 1년을 “상수로 학습하고, 지수적으로 변하는 환경”으로 묘사한다. 겉으로 보이는 시장은 정치·거시·가격 변동으로 혼란스럽지만, 더 중요한 ‘기저의 이동’이 진행 중이라고 본다. 2024년만 해도 AI는 “질문 답변” 정도였는데, 2025로 오면서 “에이전트·자동화·초고속 실행”이 중심이 되고 있고, 이때 가치/정보/정산을 담당할 ‘탈중앙 레일’이 무엇이 될지가 핵심 질문이라는 관점이다. 즉, 크립토의 단기 내러티브(밈코인, 도박성 수요)보다 “토큰화된 세계에서의 조정/거래 인프라”가 본질이며, Sui는 그 미래를 전제로 설계했다고 강조한다.

2) “무엇이 안 됐는지”가 더 명확해졌다: 크립토 네이티브 성장의 정체

그는 ‘무엇이 바늘을 움직이지 못했는지’가 명확해졌다고 말한다. DeFi가 10배 커지거나 참여자가 10~100배 늘어나는 식의 확장이 나타나지 않았고, 대신 “체인 수·밈코인 수”만 급증했을 뿐 유의미한 사용자/유동성 증가는 제한적이었다는 진단이다. 이 구간에서 중요한 함의는, 기존 사이클에서 시장을 떠받친 동력이 “내부자 게임(crypto-native)”에 머물렀고, 그것만으로는 산업 전체의 지속 성장을 만들기 어렵다는 판단이다. 반면, 기관은 이제 기술 관심이 “드디어 잠금 해제(unlocked)”되는 초기 신호가 보인다고 본다. 스테이블코인은 기관 관점에서 “가장 단순한 토큰화 자산”일 뿐이고, 다음 단계는 RWA/토큰화가 ‘실제로 무엇을 의미하느냐’로 넘어가는 국면이라는 주장이다.


3) 기관 채택의 본질: “제품은 같고, 유통이 달라진다” + T+1 → T+0

Evan은 기관 채택을 “완전히 새로운 상품의 발명”보다, 이미 존재하는 금융상품을 온체인이라는 새로운 유통 채널로 내보내는 과정으로 설명한다. 전통적 웹2 앱/웹사이트로 접근하던 MMF 등 상품을, 온체인 유통으로 제공하면 정산이 T+0에 가까워지고(기존 T+1 대비), 이로 인해 자금 회전율(velocity of money)과 담보 효율, 고객의 자금 활용성이 개선된다는 논리다. 여기서 ‘킬러 포인트’는 기관 고객이 디젠이 아니라는 점이다. 온체인 레일이 열리면 수백~수천 단위의 고객 기반이 한 번에 연결될 수 있고, 이것이 시장 전체를 “트리클(trickle)”이 아니라 “플러드게이트(floodgate)”로 바꿀 수 있다고 본다. 다만 과거에도 RWA 토큰화 시도는 있었지만, “온체인이 더 매력적인 이유(더 나은 UX/효율/가치)”를 만들어내지 못해 수요가 제한적이었다는 실패 경험도 함께 언급한다.


4) “기관용 체인 vs 리테일용 체인”은 없다: 차이는 ‘규칙’이고, 규칙은 ‘구성 가능해야’ 한다

진행자가 “기관용과 리테일용은 요구사항이 다르지 않나”라고 묻자, Evan은 “제대로 만들면 차이가 없다”고 답한다. 기관이 추가로 요구하는 것은 대체로 보고/감사/컴플라이언스 등 ‘규칙(rules)’의 문제이며, 이것이 프로토콜/스마트컨트랙트 레벨에서 “구성(configuration)”으로 처리될 수 있어야 한다는 주장이다. 반대로 현재 많은 체인은 기본값이 “모든 것이 온체인 투명”이라 기관이 들어오려면 추가 레이어(프라이버시, 접근통제, 체크/밸런스 등)를 덧대야 하고, 이때 복잡성과 비(非)컴포저빌리티가 누적된다고 본다. 즉, 기관이 요구하는 것은 별도 체인이 아니라 “동일한 레일 위에서 다양한 가시성/권한/정책을 프로그래머블하게 조합하는 능력”이라는 결론이다.


5) “AOL의 순간”: 단일 레일이 되려면 ‘퍼블릭 vs 프라이빗’ 이분법을 넘어야 한다

Evan은 현재의 주류 체인(이더리움·솔라나 등)을 “AOL 같은 초기 인터넷”에 비유한다. 초기 유스케이스(ICO, 초기 DeFi)에는 맞았지만, 더 복잡한 세계(기관 거래, 부분 공개/부분 비공개, 다자간 정책 집행, 에이전트 경제)로 확장되면 구조적 한계가 드러난다는 논지다. 예컨대 “두 당사자 간 거래는 완전 비공개로 하되, 결과는 온체인에 정산되어 다른 워크플로에서 활용 가능해야” 하는 요구가 등장하면, 단순한 ‘컨피덴셜 트랜스퍼’나 ‘완전 프라이빗 채널’만으로는 부족하다. 당사자 A/B/C별로 가시성을 달리하고, 정책을 컨트랙트로 설계하며, 체인이 이를 강제 집행해야 한다는 것이다.

그는 칸톤(Canton) 같은 ‘프라이빗 파티’ 모델을 예로 들며, 내부 공유는 가능하지만 자산이 퍼블릭하게 활용되기 어렵고, 결국 별도 조정(reconciliation) 단계가 필요하며 원자성(atomicity)이 떨어진다고 비판한다. 또한 프라이빗/퍼블릭/컴플라이언스 레이어가 각각 사일로로 분리되면 자본·유동성이 파편화되고, 이는 리스크의 총체적 파악을 방해해 시스템 위험을 키운다고 본다. 이 대목은 “유동성 파편화가 위험을 증폭시킨다”는 전통금융의 교훈을 크립토 구조 문제로 연결시키는 지점이라, 금융 전문가 관점에서 특히 흥미롭다.


6) ‘베스트 테크’만으로는 못 이긴다: 그러나 아키텍처 격차는 시간이 갈수록 커진다

Evan은 “기술이 더 좋아도 채택이 저절로 오지 않는다”고 반복한다. 규제, 시장 타이밍, 문제의 우선순위, 교육/세일즈/통합 역량, 네트워크 효과(선점) 등 비기술 요인이 승패를 좌우하며, 열등한 솔루션도 먼저 점유하면 강해질 수 있다는 현실론이다. AI 업계의 예시를 들며, 모델 성능은 매주 뒤집히지만(새 모델이 더 좋게 나옴) 기업 채택은 배포/통합/세일즈 조직 등 ‘구축된 경로의 점착성’이 크게 작용한다고 말한다.

그럼에도 불구하고, 그는 “자산/애플리케이션이 복잡해질수록” Sui가 택한 구조적 차이가 결국 따라잡기 어려운 격차를 만들 수 있다고 주장한다. 즉 단기적으로는 마케팅/분배/인지도가 중요하지만, 장기적으로는 ‘표현 모델’과 ‘컴포저빌리티’가 결정적이라는 관점이다.


7) Sui의 핵심 차별점(비기술적 설명): ‘잔고 원장’이 아니라 ‘상태를 가진 자산 객체’

Evan이 제시하는 가장 단순한 대비는 이것이다. 기존 L1 다수는 기본적으로 “원장(ledger)이 주소별 잔고(balance)의 이동을 기록”하는 모델이다. 주소 A에 USDC 10, 주소 B에 5처럼 숫자를 업데이트하는 방식은 “자산이 서로 동일하고(fungible) 상태 변화가 단순”할 때 잘 작동한다. 문제는 현실의 자산은 시간이 지나며 상호작용으로 ‘성질이 바뀌고’, 그 변화가 가치와 권리관계를 바꾼다는 점이다.

그는 “디지털 야구카드 100장”을 예로 든다. 처음엔 100장이 모두 동일하지만, 내가 선수에게 직접 사인을 받으면 그 카드(자산)는 외형/가치/속성이 근본적으로 변한다. 문서에 서명이 누적되어 상태가 달라지는 계약서도 같은 맥락이다. PDF 두 개를 합쳐 하나의 파일이 되면 ‘새로운 자산’이 되는 것처럼, 자산은 조합되고 변형된다. Evan의 주장은 기존 원장 중심 사고는 이런 ‘상태(state)’와 ‘조합(composition)’을 자연스럽게 표현하기 어렵고, NFT 등이 이를 우회적으로 때우려 했지만 “어색하고 제한적”이며 결과적으로 “진정한 컴포저빌리티”가 부족하다는 것이다. Sui는 자산을 상태를 가진 객체로 모델링해 이 문제를 정면으로 다루려 했다고 설명한다.


8) “리브라/디엠을 들고 나온 게 아니다”: 왜 기존 설계를 버리고 다시 만들었나

Sui 팀이 메타(페이스북) 리브라/디엠 출신이라는 인식에 대해, Evan은 “DM 코어를 퍼미션리스로 출시하는 건 웃을 일”이었다고 말한다. 당시 설계는 결제/화폐처럼 “수량만 바뀌는 자산”에 잘 맞는 제한적 모델이었고, 그보다 훨씬 일반적인 ‘복잡 자산의 세계’를 목표로 하면 근본부터 달라져야 했다는 것이다. 중요한 포인트는, 회사를 나올 때부터 Sui의 형태를 완벽히 알고 있었던 것이 아니라 “다르게 만들어야 한다는 확신”이 먼저였고, 시간이 지나며 더 낫고 다른 구조를 구체화해 왔다는 서사다. 또한 Sui는 그 과정에서 합의(consensus) 관련 주요 변경을 여러 차례 거치며 성능과 UX를 개선해왔고, 현재의 Sui 사용 경험은 초기 구상 대비 “수 마일 앞서 있다”고 주장한다.

9) Sui가 ‘PMF의 초기 징후’로 제시한 것들: DeFi 스택, 공용 유동성 레이어, 데이터/정책 레이어

토큰 가격 하락 국면에서도 무엇을 증명했냐는 질문에, Evan은 “코어 인프라/스택을 쌓고, 그 위에서 빌더들이 빠르게 제품을 구현하는 것”을 PMF의 초기 신호로 든다. 특히 (1) DeFi를 지탱하는 실행·조정·스마트컨트랙트 스택, (2) 데이터 접근 제어를 위한 레이어(그는 Walrus/Seal을 언급하며 ‘데이터 접근을 소유하고 정책이 데이터와 함께 이동’하는 패러다임을 강조), (3) 공용 오더북 기반 유동성 레이어(DeepBook)를 언급한다.

DeepBook에 대해선, 많은 체인에서 새 프로토콜이 나올 때마다 각자 유동성을 해결해야 하는데, 공용 유동성/오더북 레이어를 제공하면 여러 프로토콜이 이를 활용할 수 있어 “매번 유동성 문제를 재발명하지 않아도 된다”는 차별점을 강조한다. 또한 실제로 “온체인 광고 거래소(ad exchange)”나 “블라인드 옥션” 같은 사례를 언급하며(Alchemy, Athene 등), 단순 DeFi를 넘어 다양한 형태의 애플리케이션이 스택 위에 올라오고 있다는 점을 ‘작동 증거’로 제시한다. 다만 그는 이것이 ‘큰 채택’의 완전한 증명은 아니며, 더 복잡하고 대규모의 기관/실물 자산 채택은 이제부터가 본게임이라고 선을 긋는다.

https://youtu.be/5Tunu3t7kQ4 2시간 전 업로드 됨

The Four Year Cycle Is Not Broken | Matthew Mezinskis

What Bitcoin Did

3줄 요약

1. 파워로(네트워크 성장) 기반 분위회귀(quantile regression)로 보면, BTC $63k는 “추세 대비 역사적으로 거의 바닥권”에 해당한다.

2. 2024~2025가 ‘사이클 붕괴’가 아니라, 고점은 낮아지고 하락은 더 빨라진 형태로 4년 주기가 여전히 작동 중이라는 해석이 제시된다.

3. 연준/중앙은행의 “프린트 → 비트코인 상승”은 단선적 인과가 아니며, 비트코인은 대차대조표 축소(QT) 구간에서도 강하게 오를 수 있었다.


00:00:00 Introduction

진행자 Danny Knowles와 매크로 리서처 Matthew Mezinskis는 “세상이 너무 빠르게 변해도 비트코인에서 흔들리지 않게 해주는 두 개의 닻(anchor)”로 파워로(power law)와 (글로벌) 본원통화(base money)를 제시한다. ‘유튜브 썸네일식 공포/탐욕’ 대신, 데이터로 장기 구조를 점검하자는 문제의식이 깔린 도입부다.

00:01:08 What Is The Power Law And Why Bitcoin Is Different

Mezinskis는 비트코인을 일반 금융자산처럼 ‘복리(exponential) 성장’으로 해석해 직선 추세선, 엘리엇 파동, ABC 조정 등으로 접근하면 구조를 놓친다고 말한다. 비트코인은 기업/채권처럼 일정한 이자율로 커지는 게 아니라 “네트워크처럼 비례적으로(proportionally) 성장”하며, 그 결과가 파워로 형태(소수의 거대 노드와 다수의 작은 노드가 만드는 80/20 분포)로 나타난다는 주장이다. 이를 도시 성장(런던·파리: 초기 급성장 후 점차 완만해짐)이나 생물의 스케일링 법칙(대사량/체격의 비례관계) 같은 전형적 파워로 사례로 비유한다.


00:06:45 Bitcoin CAGR

파워로를 직관적으로 설명하기 위해 “비트코인 생애(life)에서 약 13%가 더 지나면 가격이 2배가 된다”는 경험칙을 제시한다. 현재 비트코인이 약 6,000~6,400일 정도 ‘나이’를 먹었다면, 그 13%에 해당하는 시간(대략 700~800일 전후)이 지나면 추세상 2배를 기대하는 식이다. 여기서 중요한 포인트는 ‘13%라는 비율은 유지되지만, 절대 시간(일수)은 점점 길어진다’는 것—즉 네트워크가 커질수록 doubling time이 늘고 변동성이 구조적으로 완화(dampen)된다는 관점이다. 이를 일반 자산의 “룰 오브 72(10% 성장률이면 약 7.2년마다 2배)”와 대비해, 비트코인은 초기에 폭발적으로 빠르되 시간이 갈수록 안정화되는 다른 성장기하를 갖는다고 강조한다.


00:17:54 Why The Four-Year Cycle Is Completely Intact

그는 “사이클이 죽었다”는 2024년의 내러티브(ETF 자금유입으로 구조가 바뀌었다 등)를 비판하면서, 자신은 2024년 가을부터 가격이 파워로 추세선 아래로 미끄러지는 걸 보며 ‘최소한 2025년 1~2월에 160k 같은 강한 이탈이 나오지 않는 한 사이클 종료를 선언할 근거가 없다’고 유보적 태도를 유지했다고 말한다. 그리고 실제로 2026 초(대화 시점) 가격이 추세선 하단으로 크게 내려와 있는 점을 들어 “오히려 4년 사이클이 여전히 작동 중”이라고 결론낸다. 다만 이번 국면은 (1) 2024년 고점이 과거만큼 과열(상단 분위수)로 치솟지 못했고, (2) 대신 하락이 과거처럼 1년 내내 질질 끌기보다 몇 달 만에 급락해 바닥권으로 빠르게 접근했다는 점에서 ‘형태가 달라진 사이클’로 본다.


00:25:04 Are We Hammering Out A Bottom?

진행자가 “지금이 바닥을 다지고 있나”를 묻자, Mezinskis는 파워로 추세 대비 가격 위치를 ‘분위수(quantile)’로 보면 바닥을 ‘확률적으로’ 진단할 수 있다고 말한다. 과거 사이클에서도 바닥은 추세 대비 매우 낮은 분위수 영역에서 반복적으로 형성됐고, 지금도 그 구간을 다시 테스트하고 있다는 것이다. 동시에 “더 낮아질 수 있지만, 더 오래 갈 수 있다”는 식으로 시간 리스크(횡보/약세 지속) 가능성을 강조한다.


00:33:14 Deep Value at $63k Bitcoin

그가 보여준 핵심은 “단순 배수 밴드(추세 대비 x배)”보다 “분위회귀(quantile regression)로 그린 밴드”가 파워로 구조에 더 적합하다는 주장이다. 배수 밴드는 초기에 기록된 극단값(예: 추세의 7~8배 상단, 0.1배 하단)이 이후에도 평행하게 유지되는 형태라 현재 국면의 현실적 상·하단 판단에 한계가 생긴다. 반면 분위회귀 밴드는 데이터 분포 자체를 따라가며 밴드가 점차 수렴하는 형태(변동성 감소)를 보여주므로, 현 시점의 “하단 분위수 도달”을 더 설득력 있게 포착한다는 논리다. 그 결론으로 “$63k는 파워로 추세 대비 ‘통계적으로 바닥권’에 매우 가깝다. 이 상대가치 관점에서 지금이 ‘비트코인이 이렇게까지 싸질 수 있는’ 레벨”이라고 강하게 말한다. 추가 하락이 나오더라도 파워로가 ‘깨진다’기보다는 하단 밴드의 기울기가 조금 조정되는 정도로 해석해야 한다고 덧붙인다.


00:40:27 The Bullish Signal Most People Are Missing

흥미로운 대목은 “우리가 추세 대비 최악(역대 최저)까지는 아직 아니라는 점 자체가 오히려 강세 신호”라는 주장이다. 그는 ‘과거 각 시점에서 당시 데이터만으로 계산한 미래(2026년 3월 2일)의 파워로 가격 예측’을 일자별로 추적한 차트를 언급하며, 2016년 이후 예측치들이 점차 안정화됐고 역사적 최저 예측치는 2017년 5월 무렵 약 $124k(2026년 3월 기준 예측)였다고 말한다. 현재 예측치는 그보다 조금 높은 ~$130k 수준이어서, “아직 ‘추세를 더 심하게 끌어내릴’ 정도의 최악 약세는 아니며, 오히려 구조가 버티고 있다”는 해석을 제시한다. 요지는 ‘현재가가 싸다’뿐 아니라 ‘추세 자체가 붕괴할 수준의 데이터가 쌓인 건 아니다’라는 형태의 구조적 낙관이다.


00:42:42 The 550k Projection For 2029-2030

파워로 기반 장기 투영으로 2029년 상단 분위수는 대략 $550k 부근, 2030년에는 중앙값(중위, Q50)과 상위 분위수들이 $500k대에 형성되는 그림을 제시한다. 특히 “다음 한 번의 붐(boom)만으로도 추세선이 다시 위로 당겨질 수 있다”는 표현을 쓰며, 최근 몇 년 추세가 다소 ‘끌려 내려왔더라도’ 네트워크 재확장 국면이 오면 장기 경로는 다시 상방으로 복원될 수 있다고 본다.


00:47:53 The Global Money Supply And What It Actually Tells Us

그는 2018년부터 글로벌 본원통화(다수 국가의 중앙은행 화폐/지준) 데이터를 집계해 왔다고 소개하며, “돈이 늘면 비트코인이 오른다”는 단순 도식을 경계한다. 글로벌 본원통화는 달러 환산 기준으로도 장기적으로 우상향이지만, 환율(달러 강세/약세) 효과가 섞여 보이기 때문에 ‘중앙은행이 덜 찍어서 줄었다’라기보다 ‘타 통화의 달러 대비 약세로 달러 환산 총량이 낮아 보이는’ 구간이 발생한다고 지적한다. 즉 글로벌 유동성 해석에서 단일 통화 기준(USD) 환산의 착시를 함께 고려해야 한다는 메시지다.


00:48:50 The Fed Balance Sheet: What Bitcoiners Get Wrong

연준 대차대조표를 두고 “Fed는 늘 프린트한다”는 비트코이너 서사를 직접 반박한다. 2008년 이후 QE로 급증한 뒤, 2014~2019년 사이 연준은 대차대조표를 사실상 고정하거나 축소했고, 그 와중에도 비트코인은 큰 상승을 만들었다는 점을 사례로 든다. 또한 2020년 팬데믹 시기에는 연준 자산이 급증하면서 비트코인 강세와 겹쳤지만, 2022~2025 구간처럼 연준이 QT로 규모를 줄이는 동안에도 비트코인이 상승한 시기가 분명히 존재했다고 말한다. 결론은 “장기적으로 화폐가치 하락(구매력 훼손)과 비트코인 헤지 논리는 유효하지만, 단기~중기에서 ‘연준 프린트 → 즉각 비트코인 상승’의 기계적 상관을 믿으면 매크로를 오독한다”는 것이다.


00:54:09 Bitcoin Doesn't Need The Fed To Go Up

이 대목에서 그는 “중앙은행이 돈을 찍는데도 비트코인이 안 움직이는 상황”과 “중앙은행이 찍고 비트코인이 폭등하는 상황” 둘 다에 대비해야 한다고 말한다. 투자/리서치 관점에서는, 비트코인의 단기 가격을 연준 변수 하나로 환원하기보다 파워로·사이클·온체인 손익 구조처럼 비트코인 내부 동학을 함께 봐야 한다는 결론으로 이어진다. 진행자도 2016~2017 유입 당시엔 ‘연준 프린트=비트코인 상승’ 내러티브가 지금만큼 강하지 않았다고 회고하며, 2020 이후 유입자들이 이 프레임에 과도하게 의존한다고 동의한다.

01:02:53 US Debt Monetisation And Room To Print

그는 ‘부채의 화폐화(debt monetisation)’를 연준이 미 국채를 얼마나 보유하고 있는지(전체 미 연방부채 대비 연준 보유분 비율)로 보여준다. 2021년 무렵 연준이 미 국채의 약 28%를 보유하며 역사적 고점(“달러 1당 28센트를 연준이 찍어서 산 셈”)에 도달했지만, 이후 비율이 약 16% 수준으로 내려왔음을 근거로 “과거 대비로는 아직 더 찍을 여지(room)가 있다”고 해석한다. 다만 이 비율 하락은 ‘연준이 안 찍었다’만이 아니라 ‘정부 부채 발행이 더 빨리 늘어 분모가 커진 효과’도 섞인다는 점을 함께 짚는다. 핵심은, 위기 시나리오가 오면 다시 개입할 정책 공간이 남아 있다는 매크로적 관찰이다.


01:09:04 Bitcoin Vs The Magnificent 7

비트코인의 파워로를 “일반 금융자산(복리 성장)과의 대비”로 마무리하려고, Magnificent 7(빅테크) 시가총액 추세 예시를 든다. 빅테크는 로그 스케일에서 직선에 가까운 ‘복리형 성장’인데, 이 구조는 후반부에 extremes(과열/붕괴)가 더 쉽게 나타날 수 있고, 팬데믹 이후처럼 극단 구간이 “뒤늦게” 형성되기도 한다는 것이다. 반면 비트코인은 초기에 극단값을 만들고 시간이 갈수록 추세선 주변으로 수렴하는 모습(변동성 감소)이 나타나, 성장 동학 자체가 다르다고 강조한다.


01:13:31 Bitcoin As The Singularity

Mezinskis는 Jeffrey West의 『Scale』(스케일링/파워로) 논의를 언급하며, 기술 발전이 만드는 ‘수학적 특이점(singularity)’ 가능성 속에서 비트코인이 한 가지 “안정화 장치”가 될 수 있다고 암시한다. 글로벌 머니는 이자·부채 구조 때문에 장기적으로 비지속적인 곡선(unsustainable curve)로 커지는 반면, 비트코인은 상대적으로 지속 가능한 파워로 경로를 따라 성장하고, 장기적으로 두 곡선이 “어딘가에서 합쳐지는(merge)” 국면이 올 수 있다는 관점이다. 그는 그 과정의 메커니즘을 단정하진 않지만, ‘비트코인의 성장곡선 자체가 금융시스템의 불안정성을 흡수하는 방향으로 작동할 여지’가 있다는 문제제기로 대화를 닫는다.

https://youtu.be/FsroBEuouDo 2시간 전 업로드 됨

How Prediction Markets Pose a National Security Risk - DEX in the City

Unchained

3줄 요약

1. 이란 공습 관련 예측시장 ‘직전 베팅’은 단순한 부정거래 논란을 넘어, 기밀 유출을 “현금화”하는 새로운 국가안보 리스크(=블룸버그 터미널형 첩보)를 만든다.

2. 예측시장은 “진실을 더 빨리 반영”할 수 있지만, 계약 설계(리졸브 기준)·도덕적 해이(죽음/제거)·내부정보 허용 범위 같은 규칙을 못 박지 않으면 오히려 시장을 왜곡한다.

3. 제인스트리트 비트코인 조작설, OCC의 스테이블코인 ‘수익 금지’ 가이던스, Block의 AI 기반 구조조정까지—규제/시장구조/자동화가 동시에 금융 현장을 재편 중이다.


0:00 Introduction

진행자들은 “우리는 변호사지만 여러분의 변호사는 아니다”라는 디스클레이머로 시작하며, 이번 회차가 예측시장(국가안보·내부자거래 논란), 시장조작(제인스트리트), OCC의 스테이블코인 가이던스(수익 지급 제한), 그리고 Block의 대규모 감원 및 AI 도구 활용까지 폭넓게 다룬다고 예고한다. 또한 나스닥이 나스닥100/마이크로 인덱스에 대한 ‘바이너리 옵션(예측형 계약)’ 상장을 추진한다는 소식으로, 예측시장이 더 이상 크립토 내부 이슈가 아니라 전통 금융 인프라로 들어오고 있음을 깔아준다.

1:33 Are prediction markets becoming the “Bloomberg Terminal” for espionage?

핵심 사건으로, “이란 공습” 관련 뉴스가 공개되기 71분 전 한 지갑이 예측시장에서 50만 달러를 베팅했고(계정명 “MAGA my man”), 비슷한 타이밍에 6개 지갑이 함께 포지션을 실어 총 100만 달러 이상 수익을 냈다는 정황이 소개된다. 과거에도 베네수엘라 작전 연계 의심 수익, 이스라엘 군 예비역이 군사 작전에 베팅했다가 체포된 사례가 있었고, 진행자들은 “윤리적 문제(전쟁·죽음의 금융화)”를 넘어 더 큰 문제로 국가안보 리스크를 제기한다.

요지는 예측시장이 기밀정보 유출의 ‘수요자 풀’을 폭발적으로 넓힌다는 것. 과거 첩보는 ‘핸들러·데드드롭·소수 구매자(외국정부·기자)’가 필요했지만, 이제는 “시장 접근권”만 있으면 된다. 더 나쁜 지점은 온체인 지갑이 공개되어, 특정 이벤트 직전 특정 방향으로 자금이 몰리면 외국 정보기관이 이를 실시간으로 모니터링해 확률 신호로 활용할 수 있다는 주장이다. 즉, “내가 스파이가 아니어도, 시장 자체가 첩보 신호 채널이 될 수 있다”는 관점이다. 플랫폼이나 규제기관이 아직 이 문제를 국가안보 레벨의 도구·인력·권한으로 다루지 못하는 상태라, “모든 브리핑이 잠재적 트레이드가 된다”는 경고로 이어진다.


15:00 Which prediction markets would society accept as being influenced by “insider” information?

여기서는 “내부자거래(insider trading)”라는 용어의 오남용을 정리한다. 증권법적 의미의 내부자거래는 주로 증권(주식 등) 맥락에서 정의된 범죄 개념이지만, 예측시장 논란에서 말하는 내부자거래는 대개 “어떤 이벤트에 대한 비공개/기밀 정보(MNPI 유사)를 가진 사람이 거래한다”는 넓은 의미로 쓰인다는 점을 분리한다.

진행자들이 특히 파고드는 쟁점은 두 가지다. 첫째, “가격의 진실성 vs 시장의 공정성” 트레이드오프. 주식시장에서는 내부자거래가 가격 발견을 더 정확히 만들 수 있어도, 사회적으로 ‘공정한 시장’을 우선해 금지해왔다. 그런데 예측시장에서 내부정보가 가격을 더 ‘정확’하게 만들 수 있다면, 이를 어디까지 허용/금지할 것인가가 정책 질문으로 남는다. 둘째, 도덕적 해이/죽음시장(Death Market) 논쟁. CEA(Commodity Exchange Act) 맥락에서 예측계약은 경제적 목적(헤징 등)과 공익에 반하지 않아야 하는데, “특정인의 죽음/제거에 돈을 걸어 유인을 만드는 계약”은 공익에 반할 수 있다.

이 과정에서 “죽음시장”의 경계가 얼마나 미끄러운지도 논쟁한다. 예를 들어 “어떤 인물이 대통령 출마를 할까” 같은 계약도 그 인물이 사망하면 ‘결과’가 바뀌므로 넓게 보면 죽음이 변수로 들어간다. 또한 Kalshi가 이란 관련 계약에서 “removal(제거/퇴진)”이라는 표현을 써서, 사망인지 퇴진인지 애매한 영역을 만들었고, 그 결과 “가장 가능성 높은 현실 시나리오가 계약상 페이아웃 조건과 어긋날 수 있다”는 계약 설계(리졸브 조건) 실패 문제까지 연결된다. 결국 “예측시장이 진실을 담아낼 수 있어도, 문항 설계가 틀리면 진실을 왜곡한다”는 결론이 강화된다.

또한 예측시장의 ‘선한 효용’ 사례도 구체적으로 제시된다. 대표적으로 챌린저 우주왕복선 사고에서 시장이 다른 업체보다 O-링 제조사를 빠르게 책임 주체로 가격에 반영했다는 일화가 나오며(공식 조사보다 훨씬 빠른 정보 집계), 19세기 미국의 선거 베팅 시장 전통, 그리고 2024년 미 대선에서 여론조사보다 예측시장이 더 맞았다는 주장도 덧붙는다. 다만 선거처럼 개인/소수가 결과를 좌우하기 어려운 이벤트는 도덕적 해이가 상대적으로 작지만, 군사작전·개인 신변처럼 소수가 영향을 줄 수 있는 이벤트는 위험이 커진다는 구분이 따라온다.


21:59 How can prediction markets be regulated when they can be about absolutely anything?

규제 가능성 자체가 “구조적으로 어렵다”는 진단이 전면에 나온다. 예측시장은 “세상의 모든 이벤트”가 기초자산이 될 수 있어, 주식시장처럼 정형화된 공시·감시 체계로는 커버가 안 된다. SEC 출신 진행자는 주식시장의 내부자거래 조사도 보고의무, FINRA/SEC 모니터링이 있어도 어렵다고 강조하며, 예측시장에서는 그 난이도가 훨씬 커진다고 말한다. Kalshi가 MrBeast 관련 “쇼 결과를 아는 내부자가 베팅했다”는 사건에서 사용자 정지·벌금 부과 등 자체 징계를 한 사례를 들며, CFTC 등록 DCM(Designated Contract Market)의 자체 규율(룰북·징계 트리뷰널)이 중요한 장치임을 설명한다.

다만 “플랫폼이 두 건 잡았다고 해서 표면만 긁은 것”이라는 냉소도 나온다. CFTC 인력/역량이 제한적인 상황에서(진행자 표현상 “시카고 오피스에 1명” 같은 과장 섞인 문제제기), 현실적으로는 플랫폼 자율규제 강화 + CFTC 집행력 보강이 필요하다는 주장으로 이어진다. 특히 CFTC의 새 집행 책임자(전 SDNY 검사 출신) 선임을 “집행은 크립토에 좋은 것(신뢰를 올린다)”이라고 평가하며, 무규율(yolo) 환경을 좁은 레일로 정리해 좋은 기능은 살리고 나쁜 기능은 줄이는 방향이 필요하다고 정리한다.


30:56 Why is crypto pushing the narrative that Jane Street is engaging in Bitcoin market manipulation?

제인스트리트 관련 바이럴 이슈는 “미국 주식시장 개장 시간(동부 10:00)에 맞춰 비트코인을 매도한다 → 가격을 인위적으로 누른다”는 의혹이다. 진행자는 시장조작의 법적 요건을 3가지로 정리한다: (1) 기망/사기적 행위, (2) 시장을 속이려는 의도, (3) 인위적 가격 형성(artificial price impact). 단순히 큰 물량을 정기적으로 파는 것(특히 ETF AP/마켓메이커의 헤지 거래)은 시장에 충격을 주더라도 “실거래라면” 보통 조작이 아니다. 스푸핑/워시트레이드/레이어링/허위정보 유포 등과 달리, “헤지·차익거래 자체”만으로는 기망성과 의도를 입증하기 어렵다는 결론이다.

또한 진행자들은 왜 이 내러티브가 퍼지는지에 대해, 크립토가 가격 하락 시 설명을 찾기 위해 “조작”을 쉽게 호출하는 경향, 그리고 제인스트리트가 비밀스러운 이미지(채용 퍼즐, 퀀트 문화, SBF의 경력 등)로 음모론에 잘 붙는 점을 짚는다. 한편 인도 규제당국(SEBI)이 파생상품 조작 혐의에 훨씬 빠르고 강하게 대응한 사례를 언급하며, 관할/법체계가 다르면 집행 강도가 달라질 수 있다는 비교도 덧붙는다.

40:29 The good — and bad — reasons the OCC is saying no to stablecoin yield

OCC(통화감독청)가 “스테이블코인 발행/구조에서 이용자에게 수익(yield)을 패스스루하는 행위”에 제동을 거는 가이던스를 냈다는 논의다. 진행자들은 이 조치의 배경을 “수익을 지급하면 은행의 이자 지급 예금과 유사해지고, 은행은 FDIC 보험·자본규제 등 강한 요건을 지지만 스테이블 발행자는 같은 수준의 규제를 받지 않는다”는 규제 차익 문제로 설명한다. 즉, 당국 관점에서는 스테이블을 “1:1 준비금 기반, 상환 가능한 결제수단”이라는 좁은 틀에 두고 싶어하고, 수익 지급은 이를 넘어서는 확장으로 보인다는 것.

반론도 제기된다. 스테이블 발행자는 준비금을 임의로 굴려 예금처럼 대출하는 것이 아니라(원칙상) 백킹 자산을 유지해야 하므로 은행과 동일시하기 어렵고, “은행 예금이 전부 빠져나가 신용이 붕괴한다”는 위기론은 과거 머니마켓펀드 등 신상품 등장 때도 반복된 과장이라는 지적이 나온다. 또한 자본주의/혁신 관점에서 소비자가 더 선호하는 상품(수익형 스테이블)이 있다면 정부가 산업 보호 논리로 막는 것은 바람직하지 않다는 의견도 제시되며, 다만 사안은 단순 친시장/반시장 프레임보다 더 복잡하다는 톤으로 정리된다.


46:23 The takeaway from Jack Dorsey's Block layoffs

Block이 약 40% 감원을 발표했고, 내부 개발 도구 Goose가 코딩 업무를 대체해 효율화를 이끌었다는 설명이 소개된다(단, 감원이 AI 때문인지 코로나 시기 과채용 때문인지는 불명확). 잭 도시의 메시지는 “사람들이 실제로 일자리를 잃는 고통”을 담고 있고, 시장은 이런 뉴스에 민감하게 반응해 주가가 오르기도 한다는 점에서 “다른 기업들의 구조조정 유인”까지 자극할 수 있다는 우려가 나온다.

동시에 법률 실무자에게는 기회가 열린다는 메시지가 강하다. Zach Shapiro가 “AI를 활용해 로펌 업무를 더 효율화하는 방법”을 공유한 글이 바이럴됐고, 진행자들은 Claude 같은 도구를 매일 사용하며 리서치·초안 작성·학습 속도가 크게 개선됐다고 말한다. 결론은 “대체될까 두려워하기보다, 도구를 익혀 생산성을 기하급수적으로 올리는 쪽이 현실적 전략”이라는 방향으로 잡힌다.


51:11 This week's good news

“비자(Visa)와 Bridge 파트너십 확장”이 좋은 뉴스로 소개된다. 스테이블코인 연동 카드가 100개국으로 확대될 예정이며, 단순 카드 출시를 넘어 온체인 결제/정산(특히 솔라나 기반 정산 파일럿) 가능성이 핵심으로 강조된다. 전통적 코레스폰던트 뱅킹을 거치면 국가 간 정산이 며칠씩 걸리고 비용도 높지만, 스테이블로 정산하면 초 단위로 단축되고 수수료도 낮아질 수 있다. 특히 아프리카처럼 기존 금융 인프라 비용이 높은 지역에서 체감 효용이 크고, 중동까지 커버될 수 있다는 언급과 함께 “거시적 불안정 국면에서 크립토의 실사용 사례가 실시간으로 전개되고 있다”는 메시지로 마무리된다.

https://youtu.be/BWEYAkrReoM 2시간 전 업로드 됨

Discussing A.I. Displacement with Nobel Laureate in Economics Peter Howitt

The Monetary Matters Network

3줄 요약

1. 하윗(Howitt)의 ‘창조적 파괴’ 성장모형은 기술진보를 “경제 밖에서 떨어지는 선물”이 아니라, 기업 간 R&D 경쟁·독점지대·퇴출이 맞물린 게임으로 내생화했다.

2. 생성형 AI는 “무슨 일이 사라질지”는 즉시 보이지만 “새로 생길 직업·산업”은 후행 혁신(다운스트림) 이후에야 드러난다는 점에서 전기·PC와 같은 범용기술(GPT) 패턴을 반복한다.

3. 리스크는 대량실업 그 자체보다 ‘슈퍼스타/초거대 기업의 집중→혁신 억제→분배 갈등’이며, 반독점의 초점을 소비자 가격이 아니라 ‘혁신 억제 행위’로 옮겨야 한다는 문제의식이 강하다.


00:00 Intro

잭 팔리(진행자)가 브라운대 명예교수이자 최근 노벨경제학상 수상자인 피터 하윗을 초대해 AI가 촉발하는 기술적 실업·기업 퇴출·생산성·독점 문제를 ‘창조적 파괴’ 프레임으로 점검한다. 대화는 “AI가 과거 기술혁신과 경제적으로 정말 다른가?”, “성장과 분배/고용 충격은 어떻게 나타나는가?”로 이어진다.

01:22 Model of Creative Destruction

하윗은 1990년대 초 필리프 아기옹(Philippe Aghion)과 함께 슘페터의 ‘창조적 파괴’를 성장모형의 중심으로 끌어온 것이 핵심 기여라고 설명한다. 기존 솔로(Solow) 모형은 장기성장이 기술진보에 달렸음을 인정하면서도 (1) 기술진보율을 경제 외부의 ‘외생 변수’로 두고, (2) 기술 도입의 이익이 사회에 균등 배분되는 것처럼 단순화했다. 반면 하윗-아기옹 모형은 산업조직(특허경쟁, 혁신 레이스)에서 쓰던 도구를 거시 일반균형으로 확장해, 기업이 R&D를 통해 ‘기술적 도약(leapfrog)’에 성공하면 일정 기간 경쟁자를 따돌리며 독점적 초과이윤(독점지대)을 얻고, 그 과정에서 기존 기술·인력·기업이 ‘구식(obsolete)’이 되어 퇴출되는 충돌을 성장의 엔진으로 모델링한다. 즉 성장의 원천이 “갈등과 전환비용을 동반한 혁신 경쟁”이라는 점을 수학적으로 ‘작동 가능한 형태’로 만들었다는 주장이다.

진행자가 “파괴는 좋은 게 아니라 부작용 아니냐”고 묻자, 하윗은 파괴 자체는 당사자에겐 명백한 손실(실직, 파산)이며 미화하면 안 된다고 못 박는다. 다만 장기적으로는 신기술의 누적이 생활수준을 끌어올려, 예컨대 동력직기(power loom)로 인해 수공 직조공들이 빈곤으로 내몰렸지만 “장기적으로 동력직기가 없었으면 누가 더 나았겠는가”라는 반문을 통해 총후생 증가를 강조한다.


10:03 Displacement by Artificial Intelligence

AI(특히 생성형 AI)를 증기기관·전기화·컴퓨터/인터넷에 이은 ‘범용기술(GPT)’로 규정한다. GPT의 공통 패턴은 초기에는 파괴(대체) 효과가 가장 먼저 보이고, 창조(신산업/신직업) 효과는 “후행 혁신이 쌓여야” 나타난다는 점이다. 전기모터가 19세기 말 이미 존재했어도, 공장 레이아웃을 수직 샤프트 중심에서 수평 분산 동력으로 재설계하고 조립라인을 도입한 포드식 시스템(20~40년 후행)이 잠재력을 폭발시킨 사례를 든다. 즉 핵심 기술 자체보다 “그 기술을 전제로 한 조직·공정·제품 혁신”이 실질 생산성 개선을 만든다는 관찰이다.

AI의 ‘이번에는 다를 수 있는’ 요소로는 발전·배포 속도를 든다. 전기화처럼 40년을 기다리진 않겠지만, 완전한 파급은 여전히 장기간에 걸쳐 진행될 수 있으며, 무엇보다 “역사가 패턴을 보여주지만 예언은 아니다”라는 동료(조엘 모키르 Joel Mokyr)의 말을 인용해 과신을 경계한다. 과거 리카도(기계 장), 케인스(기술적 실업), 새뮤얼슨(기술진보가 실질임금을 0으로 보낼 수 있다는 모형)까지 ‘대량실업’ 비관론이 반복적으로 나왔지만, 결과적으로는 틀렸다는 점을 들어 장기 낙관을 유지한다.


17:44 Could A.I. Cause Mass Unemployment?

핵심은 신기술이 노동을 ‘대체(substitute)’하는 효과와 ‘보완(complement)’하는 효과가 동시에 있다는 것. 대체되는 직무는 사라지지만, 보완되는 직무는 더 높은 생산성과 보상을 얻는다. 문제는 지금 단계에서 보완의 최종 형태(새 직업·새 수요)를 예측하기 어렵고, 대체될 영역이 먼저 눈에 띈다는 점이다.

하윗은 자신의 작업 방식 변화를 예로 든다. ChatGPT는 “지금까지 써본 가장 효율적인 리서치 어시스턴트”로, 문헌 탐색·초안 작성 등을 빠르게 해 생산성을 크게 올린다. 노벨 수상 강연에서 “생성형 AI의 일자리 파괴 잠재력”을 설명하는 문단을 ChatGPT에게 작성시켜 그대로 넣었고, “그 문단은 3살짜리가 쓴 첫 초안”이라며 청중에게 공개했다고 한다. 이 일화는 지식노동의 상당 부분이 ‘초안/조사/정리’ 성격이라면 AI 보조로 처리 속도가 급증할 수 있음을 보여준다.

하지만 생산성 증가는 ‘슈퍼스타 시장(superstar market)’을 강화할 수 있다. AI를 레버리지로 삼아 조금 더 뛰어난 사람이 시장을 거의 전부 공급(더 낮은 비용, 더 빠른 납기)해 버리면, 중상위층 지식노동자의 설 자리가 줄어든다. 의료 현장 사례도 든다. 의사·간호사가 EMR 입력에 쓰는 시간을 음성 인식·자동 정리·오류 교정·기록 통합으로 크게 줄이면 환자 케어에 집중할 수 있지만, 동시에 문서·기록·코딩 업무는 축소될 수 있다. 게이츠 재단이 르완다 등에서 데이터 수집·팬데믹 예측·의료전달을 AI로 혁신하려는 프로젝트를 언급하며, “현장 노동을 덜어주는” 방향의 보완 효과를 강조한다.

진행자가 “기술이 실업률을 9%p씩 올린 적이 있나?”라고 묻자, 하윗은 실업 급등은 대개 경기침체(수요 충격)에서 왔고 기술충격은 전환 기간의 사회갈등을 키우는 형태로 나타났다고 본다. 다만 “다음 일이 없으면” 사회는 분배 갈등으로 폭발할 수 있다고 경고한다. 러다이트(Luddite)를 비이성적 파괴자로 치부하기보다, ‘숙련공이 기술 혜택을 공유하지 못했기 때문에 저항했다’는 맥락을 짚는다. 기술 부의 편중이 심해지면 AI 시대에도 유사한 정치·사회적 반발이 재현될 수 있다는 메시지다.


30:30 Technological Change & the Great Depression

대공황을 단일 원인으로 환원하기 어렵다는 전제하에, 농업 생산성의 급상승과 ‘농업→제조업’ 대전환이 한복판에서 충격을 키웠을 가능성을 제기한다. 당시 실업이 더 크게 드러나지 않은 것은 많은 사람이 일자리를 잃으면 가족 농장으로 돌아가 ‘고용’으로 분류될 수 있었기 때문(통계상 실업으로 잡히지 않음)이라는 흥미로운 포인트도 던진다. 진행자는 금본위제·보호무역 등 통설을 언급하지만, 하윗은 프리드먼식 해석(연준의 은행시스템 방어 실패)이 결정적이었다는 쪽에 무게를 둔다. 특히 2008년과 달리 1930년대에는 유동성 공급과 은행 구제가 충분치 않았고, 농촌은행의 대규모 부실이 신용 붕괴를 증폭시켰다는 그림이다. 금본위제가 정책의 손을 묶은 측면은 인정하지만, “그 제약 속에서도 연준이 할 수 있었던 일이 많았다”는 뉘앙스다.


34:17 Productivity Gains from A.I.

AI 도입이 ‘고용 유지+생산성 상승’으로 갈지, ‘고용 축소+산출 유지/증가’로 갈지는 기업의 단기 인센티브와 거시적 조정(수요, 가격, 경쟁 구조)에 달렸다고 본다. 기업은 “더 많이 팔 수 있을지”가 불확실하면 생산 확대보다 비용 절감(해고)을 먼저 택하기 쉽다는 ‘조정의 비대칭’을 지적한다.

다만 아기옹의 프랑스 데이터 연구를 소개하며 반대 사례를 든다. PC/IT를 더 적극 도입한 기업은 생산성이 높을 뿐 아니라 고용도 더 늘었고, 반대로 해고가 발생한 곳은 IT 도입이 늦은 ‘후발/낙오 기업’이었다는 결과다. 즉 기술이 일자리를 ‘직접’ 없애기보다, 기술을 흡수한 기업이 시장점유율을 가져가면서 낙오 기업이 줄어드는 형태(기업 간 재배치)로 고용이 이동할 수 있다는 해석이다.

또한 “대학원생=리서치 어시스턴트”라는 전통적 도제 구조가 AI로 바뀔 수 있다고 본다. 단순 조사·정리 업무는 ChatGPT가 흡수하고, 인간 연구자는 더 빠르게 ‘공동저자(co-author)’ 역할로 올라가 창의·문제설정·해석에 집중하게 될 것이며, 커리어 발전 속도도 빨라질 수 있다는 전망을 제시한다.


39:29 Economic Growth Factors

인구증가가 곧바로 1인당 소득 성장을 보장하지 않는다고 정리한다. 출산에 의한 인구증가는 부양비 증가(교육·양육), 자본 희석(노동자당 자본 감소), 추가 투자 필요로 단기적으로 ‘인구 보너스’가 아니라 ‘인구 페널티’가 될 수 있다. 이민은 즉시 노동공급을 늘릴 수 있으나 정치적 제약이 크다고 덧붙인다.

VC들이 말하는 연 15% 성장 같은 고성장 지속 가능성엔 회의적이다. 중국식 고성장은 데이터 신뢰성 문제를 조심스럽게 언급하며, 역사적으로 선진국에서 장기간 15% 실질성장을 유지한 사례를 떠올리기 어렵다고 말한다. 오히려 GPT는 장기적으로 생산성을 끌어올리더라도, 도입 초기에 ‘측정되는 생산성’이 바로 뛰지 않는 경향(솔로의 “컴퓨터는 어디에나 있는데 생산성 통계엔 없다”)을 반복할 가능성이 크다고 본다.

47:49 Displacement of Business by New Technology & Innovation

기업 퇴출의 대표 사례로 코닥(Kodak)을 든다. 한때 미국 매출 기준 3위급이었고 전 세계 15만 명을 고용하던 코닥이 디지털 사진으로 파산한 것은 “기술이 노동뿐 아니라 기업 자체를 구식으로 만든다”는 창조적 파괴의 교과서다. 진행자는 SaaS가 AI로 ‘복제/대체’될 수 있다는 시장의 공포를 언급하지만, 하윗은 개별 섹터의 미시 스토리보다 큰 틀에서 “이런 붕괴는 여러 섹터에서 반복될 것”이라고 정리한다.

혁신 동기를 “독점지대 획득”으로 설명하면서도, 혁신이 가장 활발한 산업 조건은 ‘현재 제품시장의 경쟁이 치열하고, 기술 수준이 비슷한 기업들이 경합(neck-and-neck)하는 상태’라고 강조한다. 이때 당장 마진이 낮아 생존 압박이 크기 때문에 ‘한 번의 도약으로 임시 독점을 얻으려는’ 유인이 최대화된다.


59:17 A.I. Capital Expenditure Compared to Past Periods of Technological Development

AI에 대한 막대한 CAPEX가 “매출/이익이 아직 없거나 적자임에도 정당화되는” 현상이 전례 없는지 묻자, 하윗은 닷컴 버블을 상기시킨다. 아마존이 이익 없이 ‘책만 파는 회사’로 보이던 시절, 시총이 GM을 넘어섰던 충격이 당시에도 있었다는 것. 더 과거로는 19세기 영국 철도 붐에서 GDP의 약 15%가 철도 투자로 갔다는 기억을 제시하며, 현재 AI CAPEX(그가 언급한 범위로는 GDP의 1.5~2% 정도로 보이는 수치)가 역사적 대형 투자 사이클에 비해 반드시 과도하다고만 보긴 어렵다고 말한다. 다만 이런 대규모 투자 국면은 종종 ‘클라이맥스/위기’로 이어져 많은 실패와 소수 승자가 정리되는 패턴이 있었다고 덧붙인다.

또한 실러 CAPE(경기조정 PER)가 닷컴 고점 및 1929년 수준과 비슷하다는 점을 들어, 단기 폭락 시점을 단정하진 않되 “향후 10~20년 기대수익률이 낮을 가능성”을 경고한다. 시장 타이밍에 자신감을 가진 투자자들이 “폰의 버튼으로 다 팔면 된다”고 믿는 태도에는 유동성·동시탈출의 불가능성을 암시하며 회의적이다.


01:03:02 Can A.I. Create Massive Growth?

사회 전체로는 AI 투자의 ‘주스가 스퀴즈(비용)를 정당화’할 수 있지만, 개별 기업 차원에서는 승자와 패자가 갈릴 것이라고 본다. 기대수익률 자체는 효율적 시장 관점에서 크게 특별하지 않을 수 있으며, 엔비디아처럼 IPO 초기에 사서 버틴 사람이 초과수익을 얻는 반면, 다수는 파산할 수 있다. 결론은 전형적인 혁신 투자 국면처럼 “분산이 답”이라는 현실적 조언에 가깝다. 다만 많은 투자자가 실제로는 도박적 베팅을 선호한다는 인간 심리도 지적한다.


01:04:40 Technology & Monopoly

기술 기반 독점의 지속 기간은 케이스마다 천차만별이라고 말한다. AT&T는 법·제도적으로 인정된 독점의 도움까지 받아 약 70년 지속됐지만, 테슬라의 전기차 선도는 불과 몇 년 만에 중국 업체들에게 추월당한 것처럼 짧을 수도 있다. 경쟁이 치열하고 혁신이 활발한 경제일수록 ‘기술 리드의 수명’은 짧아지는 경향이 있다는 직관을 제시한다.


01:07:11 Dr. Howitt & Creative Destruction

1992년 이후 관점의 변화로 “창조적 파괴를 더 사회·정치적 현상으로 보게 됐다”고 말한다. 과거엔 성장 메커니즘 설명 도구로 집중했지만, 이제는 혁신에 성공해 시장지배력을 얻은 기업이 그 힘을 “추가 혁신”보다 “후발 혁신을 억압”하는 데 쓰는 경향(선제적 인수, 특허 장벽, 규제 포획 등)에 더 주목한다는 것.

정책적으로는 반독점(antitrust)의 초점을 ‘소비자 가격 인상’에서 ‘혁신 억제’로 이동해야 한다고 주장한다. 메타가 “인스타그램과 경쟁 못 하니 사자”는 취지의 내부 메시지(진행자가 언급)를 예로 들며, 이런 인수는 단기 가격이 아니라 장기 혁신 경로를 왜곡하고 잠재적 대체재를 제거한다는 점에서 더 강하게 문제 삼아야 한다는 시각이다.


01:11:05 Other Areas of Dr. Howitt’s Study

하윗은 성장/창조적 파괴 이전에는 통화정책·실업이론을 주로 연구했다고 소개한다. 맥아피(Preston McAfee)와의 ‘Animal Spirits’(자기실현적 기대가 높은 실업의 저수준 균형을 만들 수 있다는 논지), 그리고 캐나다 통화정책 경험을 바탕으로 “금리 고정/완만 반응이 인플레이션의 폭주(빅셀의 누적과정)로 이어질 수 있다”는 논문을 자랑스러운 작업으로 꼽는다. 테일러 룰과 연결되는 질문에는 “인플레이션 변화에 금리가 1보다 큰 계수로 더 강하게 반응해야 안정성이 생긴다”는 요지를 강조한다. 다만 2022년 인플레이션은 코로나발 공급측 교란이 컸던 특수 국면이라 단순 비교는 어렵고, 그럼에도 당시 인플레가 금리 정점보다 높았는데도 안정된 점은 흥미로운 사례로 남는다고 정리한다.

https://youtu.be/aKSmMLOj8SM 2시간 전 업로드 됨

Is The Iran Energy Shock About To Break Markets? | Weekly Roundup

Forward Guidance

3줄 요약

1. 이란발 에너지 쇼크는 “유가가 100달러를 뚫었냐”보다, 오일 커브/크랙스프레드/옵션 볼 같은 미시구조에서 이미 ‘2020·2022급 스트레스’가 찍히고 있다는 게 핵심이다.

2. 이번 국면의 진짜 공포는 지정학 리스크 그 자체보다 “채권이 안전자산으로 작동하지 않는” 구조적 변화(재정·인플레·달러 유동성)와 맞물리며 유동성 이벤트로 번질 수 있다는 점이다.

3. AI CapEx는 반도체/하이퍼스케일러에만 집중된 ‘K-형’ 호황인데, LNG 차질·민간신용(프라이빗 크레딧) 스트레스가 겹치면 ‘레버·헤지·옵스(3월 OPEX)’가 한 번에 꼬일 가능성이 커진다.


00:00 Intro

이번 라운드업은 “상황 모니터링(we are not in the situation room)”을 전제로, 이란-미국-이스라엘 충돌이 이미 취약해진 late-cycle 금융시스템에 어떤 방식으로 충격을 가하는지 점검한다. 진행진은 “지정학 이슈는 보통 페이드(fade)하지만, 이번 건은 40년 누적된 결정들이 한꺼번에 터지는 느낌”이라며 단기 이벤트가 아니라 ‘공급 쇼크의 지속 기간’이 관건이라고 못 박는다. 또한 S&P가 크게 빠지지 않는다고 전쟁 리스크가 작다고 결론내리는 건 위험하며(옵션 헤지, 포지셔닝, 구조적 매수/매도 요인) 시장이 아직 “이번 위기가 얼마나 길어질지”를 가격에 충분히 반영하지 못한 상태일 수 있다고 본다.

06:49 Monitoring The Iran Situation

핵심은 “현물 유가 레벨(80달러대)”보다 커브와 파생 지표에서 보이는 급격한 스트레스다. 오일 서페이스(2개월/6개월 변동성 비율) 스트레스가 2020 이후 최고이며 2022년보다도 극단적으로 치우쳐 있다는 차트를 언급한다. 브렌트 크랙 스프레드, 브렌트 1-2 타임스프레드(백워데이션/근월 타이트)도 급등해 “프런트 엔드가 찢어지는” 전형적 공급 차질 패턴이 나타난다. 다만 절대 유가가 100달러를 넘지 못하는 것은 시장이 “해협 봉쇄가 장기화될 확률”을 아직 낮게 보는 것일 수 있고, 반대로 프런트에서만 급변하는 것은 “길이(지속성)가 아직 가격에 안 들어갔다”는 신호일 수 있다.

또한 생산자 헤지 메커니즘을 짚는다. 충격이 발생하면 E&P/프로듀서들이 2~8개월 구간에 헤지를 걸어 후방 커브(백엔드)를 눌러버리고, 반면 스펙 머니는 레버리지/유동성이 큰 근월에 몰리며 프런트 변동성을 더 키운다. 결과적으로 “프런트는 튀고 백엔드는 상대적으로 덜 반응”하는 형태가 나올 수 있어, 단순히 현물 가격만 보고 리스크를 판단하면 왜곡된다는 결론이다.


13:05 Market Risks Building

시장 내 “아무 일도 안 일어난다(nothing ever happens)” 학습효과와, 극단적 헤지/공포 포지션이 공존하며 가격이 요동친다고 본다. 대표 사례로 브렌트-WSI 스프레드를 든다. 일반적으로 중동 리스크면 브렌트 프리미엄이 커져야 정상이지만, 최근엔 포지셔닝 언와인드로 스프레드가 급격히 되돌림(해결 기대 vs 단순 청산인지 해석 난이도 상승)되는 식이다.

Tyler는 거시 지표를 연결해 “지정학→인플레이션 기대→연준 완화(컷) 확률 저하”를 강조한다. 2년 인플레 브레이크이븐이 오르기 시작하면 시장이 바라던 ‘조기 완화’는 더 멀어지고, 이때 레버리지 구조(캐리, 크레딧, FX)가 흔들리면 에너지 쇼크가 곧바로 ‘달러 유동성 이벤트’로 번질 수 있다. 그는 섹터 관점에서 항공주 바스켓(유가 상승에 취약)이 50일선을 이탈하며 기술적으로도 추가 하방이 열릴 수 있다고 말한다.

또한 FX 변동성(JPM FX vol), 크레딧(CDX HY 스프레드) 지표를 함께 보며 “FX가 먼저 움직이고, 그 다음 크레딧이 벌어지는” 전형적 스트레스 전개를 경계한다. 여기에 “이 충돌은 이란·베네수엘라·중국·대만 등 여러 축으로 확장될 수 있는 성격”이라, 해외 자본이 본국으로 환류(리패트리에이션)하면서 달러 수요가 급증하는 시나리오가 현실적이라고 본다. 유로/스위스(EURCHF) 하락을 ‘자금의 스위스 도피’(올리가르히/자산가 보호 심리)로 비유하며, 아직 급변은 아니지만 유동성 스트레스 신호가 누적되고 있다고 해석한다.

마지막으로 ‘프라이빗 크레딧/사모 시장’에서 시한폭탄 가능성을 언급한다. 한 건의 대출북이 100센트에서 0으로 마크다운 됐다는 헤드라인을 사례로 들며, 유동성 위기 국면에서는 “나쁜 자산은 못 팔고 좋은 자산부터 판다”는 메커니즘이 작동해 공모 시장에도 매도 압력이 전이될 수 있다고 본다.


22:30 Market Headwinds, K-Shaped Economy, No Safe Havens

Quinn은 “의미 있는 규모의 구조적 매수자가 없다”는 관점을 제시한다. 지수는 사실상 매그니피센트7/AI 테크의 축약판인데, 올해 들어 모멘텀과 펀더멘털이 둔화되는 가운데 지정학 리스크가 얹히면서 ‘누가 고점에서 마지막으로 사 줄 것인가’가 불분명해졌다는 주장이다. 이 때문에 시장은 (1) 옵션 헤지로 하방이 당장 크게 깨지진 않지만, (2) 위로도 밀어올릴 동력이 없어서 “박스권에서 불안정한 메카니컬 플로우”만 반복될 수 있다고 본다.

Tyler는 BofA 자료를 인용해 K-형 경기(고소득층 임금 성장 vs 저·중소득 정체)가 지속되고, 소비는 늘지만(지출 증가) 이전소득 제외 개인소득은 1년 가까이 횡보라는 점을 강조한다. 즉, 소비가 ‘소득 기반’이 아니라 ‘저축률 하락/자산효과’(주식·부동산 상승)에 기대고 있어 시장이 흔들리면 실물에도 충격이 커질 수 있다. 여기에 401k 인출이 기록적이라는 언급까지 더해 “가계가 유동성 완충 장치를 소진 중”이라는 경고를 덧붙인다.

또 다른 축은 “안전자산이 없다”는 문제다. 가치/필수소비재 같은 방어 섹터조차 밸류에이션이 1999급으로 비싸져, 회피 자금이 갈 곳이 줄어든다. 결국 아직 제대로 ‘상관관계 1로 수렴하는 청산(리스크-오프 코릴레이션 스파이크)’이 나오지 않았고, 그 전까지는 부분적 로테이션이 계속되며 시장이 시간을 끌 수 있다는 시나리오다.


30:14 Fed Cuts And Late-Cycle Behavior

연준 컷 기대가 “9월 첫 인하”로 밀리는 등(가격에 반영되는 컷 경로 변화) 매크로 서사가 급반전 중이라고 본다. Felix는 대형 OPEX(3/20 전후)가 “포지션 충돌(베어의 풋 헤지 vs dip-buying)”을 더 키울 수 있다고 보며, 이벤트가 장기화된 상태로 OPEX를 지나면 시장이 한 번 크게 움직일 수 있다고 말한다. 즉, 전쟁 자체의 뉴스보다도, 옵션 만기/딜러 감마/헤지 포지션이 변곡점을 만들 수 있다는 프레이밍이다.

Tyler는 “사이클 말기에는 성장 지표가 좋아 보일 때가 많다”는 점을 환기하며, 유가 쇼크가 경기침체 체크박스 중 하나라는 점에서 ‘좋아 보이는 ISM’ 같은 데이터도 역설적으로 late-cycle 신호일 수 있다고 덧붙인다.


33:04 AI CapEx, LNG Risks, Hegemony Blow-Off Top

AI CapEx는 경제 전반이 아니라 반도체/초대형 테크에 집중돼 있으며, 그 자체로 2000년 닷컴의 “대규모 설비투자 붐”과 유사한 측면이 있다는 문제의식을 드러낸다. 특히 LNG/천연가스는 데이터센터 전력 수요를 떠받치는 핵심 에너지 축인데, 시장의 시선이 호르무즈의 원유에만 꽂혀 있는 동안 LNG가 더 큰 리스크가 될 수 있다고 경고한다.

Felix는 카타르 LNG 수출(아시아로 가는 주요 물량)과 관련 시설이 공격으로 오프라인 상태이며(3/2 이후 재가동 지연), 단순히 해협 통과 이슈뿐 아니라 “생산 자체가 멈춘 상태”가 장기화되면 글로벌 LNG 가격이 연쇄적으로 튈 수 있다고 말한다. 이는 전력단가와 인플레이션, 그리고 결국 AI CapEx의 경제성까지 압박하는 경로다. Tyler는 더 나아가 중동의 담수화(Desalination) 같은 취약 인프라가 타격받으면 도시 기능 자체가 마비될 수 있다는 ‘테일리스크’를 언급하며, 공급망/인프라 관점에서의 2차 충격이 과소평가되고 있다고 본다.

Quinn은 미국 LNG 수출 능력 확대, 유럽·일본·한국의 재고가 2022년 이후 낮아진 상황을 연결하며, 분쟁이 며칠로 끝나지 않으면 “에너지 부족국의 오프사이드 포지션”이 크게 드러날 수 있다고 진단한다. 전력은 CPI에서 큰 비중을 차지하고 정치적으로도 민감해, 에너지 가격 쇼크는 곧바로 정책/정치 리스크로 전이될 수 있다는 결론이다.

40:33 Bonds Are Dying

이번 국면의 차별점으로 “전쟁이면 채권 랠리”라는 안전자산 상식이 깨지고 있다고 본다. 과거 지정학 이벤트(러-우 포함)에서는 대체로 장기채가 강세였지만, 이번에는 장기채가 오히려 급락(금리 급등)하며 시장이 원하는 것은 “채권이 아니라 달러 현금성 유동성”이라는 해석을 제시한다. Felix는 과거 사례 백테스트를 언급하며 이번 움직임이 통계적으로도 이례적이라고 강조한다.

Quinn은 구조적 이유를 든다. 인플레이션 하락이 멈춘 상태에서 재정적자/명목성장/정책 불확실성을 감안하면 “왜 누가 4%대 장기채를 사느냐”는 문제다. 전쟁이 끝나도 (1) 공급 정상화로 수요가 다시 튀면 성장/인플레가 재차 자극될 수 있고, (2) 재정 여건도 나빠 장기채는 방향성이 애매하다는 주장이다. 따라서 “위기 시 장기채가 안전자산”이라는 프레임은 이미 2021~2024 동안 여러 차례(특히 2022) 깨졌는데도 시장이 계속 그 프레임으로 복귀하려는 게 더 위험하다고 본다.

또한 “정책 전환(taco/pivot)은 주식이 아니라 원자재·채권이 트리거”라는 관점이 나온다. 연준은 원자재발 인플레 쇼크에 유동성을 마음대로 공급하기 어렵고, 트럼프도 관세/발언처럼 ‘트윗으로 끝낼 수 있는’ 사안이 아니라 지도부 제거·종교/체제 갈등이 엮인 전쟁은 통제 변수가 아니라는 문제의식이다.


45:43 The Beginning of the End?

Tyler는 시장 미시구조 측면에서 멀티스트랫/플랫폼 헤지펀드의 디레버리징 신호를 경계한다. 예로, 소프트웨어 섹터가 강하게 반등한 반면(풋 스큐가 극단적으로 쌓인 곳의 숏커버/헤지 언와인드 가능), 필수소비재가 꺾이는 등 “모두가 같은 쪽으로 쏠린 포지션이 역으로 터지는” 흐름이 나타났다고 말한다. 이런 섹터 간 급격한 언와인드는 대형 플레이어의 그로스 축소/리스크 컷 신호일 수 있으며, 만약 이 흐름이 이어지면 VIX가 평균회귀하지 않고 “주식처럼 추세를 타는” 구간이 될 수 있다는 경고다. 또한 매그7의 자사주 매입이 예전만큼 시장을 받쳐주지 못하는 환경(부양장치 약화)도 함께 거론된다.

Goldman의 “평균 종목 3개월 실현변동성 vs 지수 변동성” 차트가 2009급으로 벌어졌다는 언급은, 지수는 덜 움직이는데(구성 종목 집중·헤지) 개별 종목은 크게 흔들리는 late-cycle 특징(디스퍼전 극대화)을 보여주는 사례로 제시된다. Tyler는 이를 1999~2000의 “거대한 CapEx 붐과 기대 성장의 과열”과 연결하며, 지정학 충격이 촉매가 되어 ‘페이퍼링(정책/유동성으로 덮기)’이 더 어려워지는 전환점이 될 수 있다고 본다.


52:14 Midterms And Bipartisan Failures

정치적으로는 “미드텀(중간선거) 앞두고 전쟁은 매우 비인기”라는 진단이 반복된다. 공화당이 하원에서 이미 불리한데, 분쟁이 장기화되거나 지상군 투입 같은 선택지가 현실화되면 상·하원 모두 크게 흔들릴 수 있다는 시나리오를 거론한다. 더 큰 메시지는 ‘레드 vs 블루’가 아니라 “정치 엘리트 계층 vs 나머지”라는 갈등 축이며, 특정 스캔들/정보 은폐 같은 이슈가 초당적으로 덮이는 구조가 대중의 피로와 불신을 키운다는 점이다. 그 결과로 미국 정치가 점점 ‘새로운 당/새로운 연합’ 형태로 분열될 가능성까지 언급된다.

시장과의 연결고리는, 정치적 절박함이 커질수록 단기 부양/선전(예: 전략비축유 방출, 호르무즈 항로 호위, 보험 대체 등) 같은 카드가 나올 수 있지만 “말로 되는 통제”가 실제로 먹히지 않을 가능성이 높다는 것이다. 즉, 정책 신뢰도가 떨어진 상태에서 전쟁·에너지·물가가 같이 흔들리면, ‘리스크 프리’ 자산에 대한 시장 합의 자체가 깨질 수 있다.


57:52 Final Thoughts

마지막엔 장기 구조 변화로 시야를 넓힌다. AI 도구(Claude 등)의 생산성 충격이 이미 체감될 정도로 커져 “인턴 15명을 대체하는 느낌”이라는 비유까지 나오며, 교육·화이트칼라 노동시장 구조조정이 불가피하다는 문제의식이 제기된다. 동시에 이는 진입장벽을 낮춰 개인/소규모 팀이 월가·빅테크가 누리던 도구를 쓰는 “지식의 민주화”이기도 하다는 긍정론도 덧붙인다.

또 하나의 큰 프레임은 “bits(소프트웨어/금융화)에서 atoms(실물 인프라/에너지/제조)로의 회귀”다. 지난 수십 년간 실물 혁신이 정체된 가운데 금융화와 디지털 혁신이 과도하게 부풀었고, 이제 AI는 소프트웨어의 상품화(마진 압박)를 촉진하는 한편, 다음 사이클의 핵심 투자는 원자재·전력·원전·우주·인프라 같은 ‘실물’로 이동할 수 있다는 전망을 제시한다.

https://youtu.be/v5T1Q_5C_1w 33분 전 업로드 됨

Ethereum’s New Roadmap: Bull Case or Reset?

Unchained

3줄 요약

1. 월가가 이더리움을 보는 핵심은 ‘성능’보다 ‘10년 무중단·깊은 유동성·벤더 락인 없는 중립 인프라’라는 금융 인프라 요건 충족 여부다.

2. “롤업 중심 로드맵의 포기”라기보다, L1 확장(ZKVM·멀티차원 가스 등) + L2의 ‘차별화/완전 신뢰화’(trustless rollup) 요구로 스케일 전략이 재정렬되고 있다.

3. 다음 성장 동력은 프라이버시(기관 자금 유입의 전제)와 에이전틱 파이낸스(UX·리스크 모니터링·거버넌스 자동화)이며, 이는 유동성과 보안이 있는 곳(ETH 생태계)로 끌어당긴다.

월가가 Ethereum을 고르는 이유: 보안·신뢰·유동성 + “해고당하지 않는 선택”

조셉 샬롬(Sharplink)은 대형 기관이 일관되게 보는 3요소로 보안(Security), 신뢰(Trust), 유동성(Liquidity)을 꼽는다. 24/7 프로그래머블 트레이딩과 자산 토큰화가 상수로 깔린 환경에서, 기관은 “다른 벤더 락인 DB로 갈아타는 것”을 원치 않고, 검열/통제 주체가 없는 진짜 탈중앙 베이스 레이어를 원한다는 주장이다. 이 관점에서 이더리움은 10년 무중단 업타임, 스테이블코인 및 토큰화 펀드의 가장 깊은 풀, 풍부한 인프라/개발자 기반(EVM·솔리디티 팀을 이미 보유)이라는 조합으로 우위에 있고, 대니 라이언(Etherealize)은 이를 “Ethereum은 ‘이더리움에 베팅했다가 커리어가 위험해지지 않는’ 선택지”라고 요약한다. 즉, L1 경쟁을 TPS 숫자 싸움으로 보기보다, 금융 인프라 교체(시장/청산/결제 레일) 관점에서 신뢰 최소화(trust-minimized) 기반을 어디에 둘지의 문제로 접근하고 있다.


ETH(토큰) 가치 설명: ‘울트라사운드 머니’ 이후의 내러티브 재정의

샬롬은 ETH 가치 설명을 “가격 예측”이나 “BTC의 베타/파생물” 서사로 끌고 가지 않는다고 선을 긋는다. 대신 (1) 스테이블코인(약 3,100억 달러 → 수조 달러), (2) 토큰화 자산(약 320억 달러 → 수조 달러), (3) 기관 DeFi 및 이후 에이전틱 경제 등 이더리움이 미래 금융의 ‘정산 레이어(world ledger)’가 되는 큰 그림을 먼저 깔고, 그 위에서 ETH는 그 거래들을 ‘보안/결제/최종성’ 측면에서 담보하는 신뢰 상품(trust commodity)로 설명한다. 반면 라이언은 과거 “사용량 ↔ 소각 ↔ 가격”처럼 단순한 현금흐름형 모델(울트라사운드 머니식 가치평가)에 매몰되기보다, “글로벌 경제가 온체인으로 이동한 미래 상태에서의 가치 포착”을 보며 현재는 스케일링(특히 L1·L2 동시)을 우선시해야 한다는 톤이다. 즉, ETH 밸류에이션의 핵심 변수가 과거처럼 ‘당장 메인넷 가스비/소각’에만 묶이기보다는, 보안 담보 자산으로서의 수요·스테이킹/재스테이킹·프로토콜 내 담보/결제 자산 역할 등 복합 메커니즘으로 확장되고 있다는 인식이 깔린다.


‘롤업 중심 로드맵 포기’ 논쟁: 포기가 아니라 “L2는 더 신뢰화·더 차별화하라”

진행자는 비탈릭 발언(“L2의 원래 비전이 더 이상 말이 안 된다”)을 근거로 “롤업 중심 로드맵을 버리는 것 아니냐”고 문제를 제기한다. 이에 라이언은 “L2는 여전히 L1보다 스케일이 크고(압축 알고리즘이므로), 앞으로도 존재한다”고 전제한 뒤, 비탈릭 글의 요지를 두 가지로 정리한다. 첫째, 완전 신뢰화(trustless) 롤업이 아직 부족하다—왜 아직도 허술한 구성(업그레이더 키, 취약한 거버넌스 등)으로 남아 있나라는 자성. 둘째, L1이 ZKVM 등으로 충분히 확장될 수 있다면, L2는 ‘단지 스케일’이 아니라 VM/프라이버시/특화 실행환경 등 명확한 차별점이 있어야 한다는 요구다. 예로 Base는 코인베이스 배포/UX 통합이라는 분명한 분배(Distribution) 강점이 있고, Aztec은 프라이버시 특화라는 이유가 있다는 식이다. 샬롬은 여기에 “L2 토큰이 마케팅/토크노믹스가 아니라 유틸리티로 평가받는 ‘유틸리티로의 비행’이 올 것”이라며, ‘L2 #76’ 같은 복제형은 지속되기 어렵다는 뉘앙스를 더한다.


가속화된 하드포크(연 2회)와 기관이 진짜 보는 것: “업그레이드 능력 + 대규모 처리 안정성”

라이언은 Glamsterdam 등 업그레이드에서 proposer-builder separation 관련 개선(회복탄력성), 블록 레벨 액세스 리스트(스케일링에 기여), censorship resistance 강화(Fossil: forced fork choice enforced inclusion list) 등을 언급한다. 특히 기관은 검열저항이 “기관에게 불리”가 아니라, 오히려 인프라 계층의 카운터파티 리스크 제거(내 거래가 특정 이해관계로 인해 블록에 포함되지 않는 위험 감소)로 이어진다고 본다. 샬롬은 개별 EIP보다 “다년 로드맵에서 처리량이 계단식으로 증가하고, 무중단으로 릴리즈를 반복할 수 있는가”를 기관이 본다고 강조한다. 사례로 MSCI 리밸런싱 같은 연중 최대 트레이딩/리밸런싱 이벤트(월말·변동성 확대)에서는 수백만~수천만 건 재조정이 발생하는데, 이런 날에도 네트워크가 멈추지 않고 처리할 수 있어야 ‘금융 시장 인프라’로 채택될 수 있다는 논리다.


멀티차원 가스(Multi-dimensional Gas): 2016년 ‘가스 가격 오류 DOS’의 교훈을 프로토콜에 내재화

진행자는 비탈릭의 L1 스케일링 아이디어 중 멀티차원 가스를 흥미롭게 보고, 2016년 이더리움이 겪었던 DOS 공격을 비유로 든다. 당시 공격자는 가스가 “원가보다 싸게 책정된” 연산/스토리지 작업을 집중 호출해 네트워크를 과부하시키는 방식이었고, 진행자는 이를 “원가보다 싸게 파는 머핀을 백만 개 사서 빵집을 망하게 만드는 행위”로 묘사한다. 라이언은 멀티차원 가스가 바로 이런 문제를 구조적으로 다루는 접근이라고 설명한다. 이미 메인넷에는 2차원 가스(실행 가스 vs blob 가스)가 존재하며, 서로 다른 자원(CPU 연산 vs 디스크 읽기/쓰기, 네트워크 데이터 처리 등)이 근본적으로 경쟁하지 않는다면 자원별로 가스 시장과 한도를 분리해 병렬화/효율화를 꾀할 수 있다. 이는 (1) 특정 자원이 과소가격으로 인해 공격/혼잡을 유발하는 문제를 줄이고, (2) 혼잡 시 과도한 수수료로 전체 처리량이 위축되는 문제를 완화하며, (3) 자원별 병목을 정밀하게 관리해 L1 스케일링을 현실화하는 수단이 된다.


ZKVM의 L1 통합: “가스리밋을 무작정 올리면 중앙화, 증명으로 올리면 확장”

라이언은 ZK 롤업이 쌓아온 기술(수년간 수십억 달러 규모 투자로 성숙한 ZKVM)을 L1에 점진적으로 끌어오면, 블록 검증 방식 자체를 바꿀 수 있다고 본다. 과거 방식대로 L1 처리량을 늘리려고 가스리밋을 단순 상향하면, 검증 노드가 모든 트랜잭션을 직접 실행해야 하므로 고사양 데이터센터급 장비가 요구되어 검증 참여가 줄고 중앙화 압력이 커진다. 반면 ZKVM 기반에서는 “모든 실행을 다시 돌리는 대신, 실행이 올바르다는 간결한 증명(succinct proof)을 검증”하면 되므로, 처리량을 올리면서도 검증 비용을 억제할 수 있다. 다만 그는 “트레이드오프가 없다”는 주장에는 반대하며, L1에 새로운 복잡한 구성요소가 들어오는 만큼 복잡성 자체가 리스크(합의 시스템에서 complexity is evil)가 되어, 다중 ZKVM을 병렬 도입해 상호검증하거나(soundness 이슈 완화), 포멀 검증 등 매우 엄격한 안전장치가 필요하다고 덧붙인다.

‘Real DeFi’와 기관 자금의 전제조건: 프라이버시가 L1 기능이 되어야 한다

진행자는 비탈릭의 “real DeFi” 언급과 EF의 “DeFi punk” 기조(트래드파이를 조금 개선한 금융이 아니라, 이더리움 없이는 불가능한 금융)를 연결해, DeFi가 풀어야 할 과제를 묻는다. 샬롬은 기관 관점에서 퍼블릭 체인 채택의 최대 장애물은 ‘프라이버시/기밀성’이라고 본다. 기관은 퍼미션드 체인 서사를 사실상 포기했지만, 퍼미션리스의 장점을 이해하더라도 거래·포지션·상대 노출이 그대로 드러나는 환경에서는 대규모 자본이 들어오기 어렵다는 것이다. 그는 EF의 Privacy Scaling Explorations 등에서 추진되는 방향으로 (1) 스텔스 주소(일회성·비연결 주소)로 온체인 활동의 추적 난도를 높이고, (2) (준)동형암호/암호화 실행 기반을 통해 “블록체인의 HTTPS” 같은 사용자 경험을 만들고(Zama 같은 사례 언급), (3) 익명화 RPC로 메타데이터 노출을 줄이는 접근을 제시한다. 이런 프라이버시 기능이 지갑/기본 인프라에 내장되면, “프라이버시만이 유일한 USP였던 일부 체인/L2는 메인넷 기능에 흡수될 수 있다”는 함의도 깔려 있다.


유동성 분절과 Base의 ‘잠재적 경쟁자’ 우려: L2가 L1이 되면 ETH에 위협인가?

진행자는 L2 확산으로 유동성이 분절되고 DeFi가 복제되는 문제를 지적하며, Base가 OP Stack 위에서 커졌지만 장기적으로 “Base가 독립 L1이 되면 이더리움이 자기 경쟁자를 키운 것 아닌가”라는 우려를 던진다. 라이언의 반박 핵심은 크립토경제 보안(cryptoeconomic security)은 희소 자원이며 “공짜로 만들 수 없다”는 점이다. L2가 L1로 독립하면 보안 부트스트래핑이 매우 어렵고, 결국 컨소시엄형/부분 신뢰형 보안으로 회귀할 가능성이 높다. 그래서 로빈후드·코인베이스 같은 대형 플레이어가 L2를 선택하는 것은 “우리는 앱/배포/금융 UX에 집중하고, 베이스 보안과 유동성은 이더리움에 기대겠다”는 합리적 선택이라는 해석이다. 또한 L1 스케일 업과 L2의 역할이 공존하면, 거래/대출/청산이 필요한 DeFi에서도 “필요한 곳에 필요한 보안과 유동성”을 선택적으로 배치할 수 있다는 그림이 된다.


Ethereum vs Solana: TPS 논쟁보다 ‘검증자 수·클라이언트 다양성·스테이블코인 점유’가 기관의 언어

진행자는 솔라나 측 논리(이더리움 L1은 트레이딩 앱에 영원히 비경쟁적, 트레이딩이 없으면 대출시장도 이동, 청산을 위해 체인 내 유동성이 필요)를 소개한다. 샬롬은 특정 체인을 폄하하기보다 “기관이 첫째로 보는 것은 경제적 보안과 유동성”이라며 수치를 제시한다: (1) 이더리움 검증자 수는 100만+, 솔라나는 약 760 수준(그가 확인한 시점 기준)이라고 주장, (2) 이더리움은 실행 클라이언트 5개로 다양성이 있으나 솔라나는 단일 클라이언트 중심(추가 개발 중), (3) 스테이블코인 총량 약 3,080억 달러 중 55~60%가 이더리움+L2에 있고 솔라나는 약 7%라는 주장이다. 또한 그는 다보스에서 래리 핑크가 “Ethereum은 토큰화의 톨로드/하이웨이”로 표현한 슬라이드를 언급하며, 실제로 대형 기관(코인베이스, 로빈후드 포함)이 이더리움 위에서 상품을 내고 있다는 점을 “마케팅이 아니라 사용 사례”로 강조한다. 라이언도 월가 대화에서 솔라나가 비교 대상으로 거의 등장하지 않았고 “수백 번의 대화 중 언급은 1번”이었다고 말하며, 기관 채택의 현실 온도를 전한다.


AI/에이전틱 파이낸스: ‘밈 토큰’이 아니라 “프로토콜을 모국어로 쓰는 사용자”가 온다

진행자는 AI 에이전트가 Base에서 활동했다는 화제를 언급하지만, 라이언은 현재 시장의 많은 AI×크립토 사례가 “장난감(토큰 발행 후 덤프)”에 가깝다고 선을 긋는다. 그가 보는 본질은 에이전트는 프로토콜을 네이티브로 말한다는 점이며, DeFi는 곧 프로토콜화된 금융이기 때문에 에이전트 경제와 구조적으로 잘 맞는다. 에이전트들이 서로 신뢰 없이 자산을 교환하려면 원자적 교환(atomic swap) 같은 신뢰 최소화 결제가 필요하고, 이는 보안/검열저항/유동성이 탄탄한 베이스 레이어가 중요해진다. 샬롬은 더 구체적으로 2024~25년을 “도움 되는 AI 어시스턴트의 시대”, 2026~27년을 “태스크 특화 에이전트가 온체인에서 경제를 돌리는 시대”로 보며, 사용자는 (1) 지갑 접근 권한과 제약조건(리스크, 규제, 수익 목표)을 주고, (2) 에이전트가 리밸런싱·유동성 공급·스테이킹 최적화·스마트컨트랙트 리스크 모니터링·거버넌스 투표까지 수행하는 “포켓 자산관리자”를 갖게 된다고 묘사한다. 라이언은 “우리는 블록체인의 베타 유저이고, AI 에이전트가 진짜 유저가 될 것”이라는 트윗을 인용하며, UX/리스크관리/거버넌스의 병목이 에이전트로 크게 완화될 수 있다고 본다. 샬롬은 전통금융 사례로 S&P500 ETF 보유자가 500개 기업의 의결권을 실제로는 행사하지 않는 현실을 들며, 에이전트가 개인의 선호(환경, 보상, 지배구조)를 학습해 자동으로 프록시 투표를 수행하면 “더 민주적 참여”가 가능하다는 확장된 그림을 제시한다.


ETH 트레저리 기업(DAT) 논의: ‘영구자본 + 100% 스테이킹 + 디파이로 L(TVL) 공급’이 차별점

마지막으로 샬롬은 ETH 트레저리 기업을 ‘DAT 4.0/5.0’ 같은 유행어로 소비하는 것을 경계하면서, 업의 본질을 “장기적으로 변동성 큰 ETH 익스포저를 제공하는 상장 비히클”로 정의한다. 개인/기관이 ETH에 접근하는 방식은 (1) 현물 보유, (2) 직접 스테이킹(운영·리스크·컴플라이언스 부담 큼), (3) 현물 ETF(대체로 100% 스테이킹이 어렵고 수익 구조가 제한), (4) 트레저리 기업 구조가 있는데, 이 중 DAT의 독특함은 ‘영구적이고 유연한 자본(permanent benevolent capital)’을 가진다는 점이라고 주장한다. 영구 자본이면 디파이에서 흔치 않은 락업/기간 프리미엄(텀 스트럭처, duration benefit)을 활용해 인센티브를 극대화할 수 있고, 단순 스테이킹을 넘어 리스테이킹·프로토콜 배치로 스테이킹 레이트를 초과하는 수익을 노릴 수 있다. 또한 그는 자격 커스터디언(예: Anchorage)을 활용해 운영 리스크를 낮춘 채 온체인 수익 기회를 추구할 수 있다는 점을 강조하며, 핵심은 “ETH 가격 상승 베팅”보다 “자산을 생산적으로 굴려 투자자에게 존중(respect)되는 구조를 만드는 것”이라고 정리한다.

https://youtu.be/1ILDA3hs_W4 3시간 전 업로드 됨

A New Era in Crypto: Product-led Founders Take Over | Roundup

Bell Curve

3줄 요약

1. 기관(TradFi)은 토큰화·스테이블코인·거래소 혁신에 “실제 도입” 모드인데, 크립토 네이티브는 피로감/저점 심리로 더 크게 갈라지고 있다.

2. 이제 승부는 “기술 로드맵”보다 “제품·유통·고객(지불 의사)”에서 난다—토큰을 사는 사람이 고객이던 시대가 끝나고, 돈 내는 사용자를 찾아야 한다.

3. AI는 빌드/실행 비용을 급락시켜 ‘기술력’의 프리미엄을 줄였고, 그 빈자리를 제품형 운영자(Product-led Operator)와 분배(Distribution)형 투자자가 채우는 중이다.


00:00 Introduction

세 진행자는 3주 뒤 DAS(뉴욕) 라이브를 언급하며, 지금 크립토에서 가장 두드러진 현상을 “기관 투자자·핀테크의 흥분”과 “크립토 네이티브의 바닥 심리” 간 괴리로 진단한다. 크립토 내부 내러티브(가격/토큰)보다 바깥(금융 인프라 채택)에서 레버리지가 커지며, 관심의 축이 ‘RWA-디파이 접점’, ‘스테이블코인 기반 결제/정산’, ‘거래소 혁신(Everything exchange, 예측시장, 루핑 구조)’으로 이동하고 있다고 깔아놓는다. AI 역시 큰 흐름이지만, “크립토- AI가 진짜로 작동하는가?”는 아직 검증 단계라는 톤이다.

03:25 Crypto Founder & investor Change Up

핵심 문제의식은 “무엇이 성공을 결정하는가가 외부로 이동했다”는 것. 과거엔 내부(토큰 내러티브, 커뮤니티, 메커니즘)에서 승부가 났지만, 이제는 핀테크/자산운용/AI 등 외부 산업의 실제 수요와 유통망이 당락을 가른다. 이 변화는 사람(창업자/투자자)도 바꾼다: 초기 크립토는 ‘멀리 보는 비저너리’와 ‘큰 위험 감수’가 필요했지만, 지금은 “스케일링·운영·BD·제품”이 더 중요해지는 국면이라는 주장이다.

Zave는 AI가 실행과 기술적 리스크를 급격히 낮췄다고 본다. 예전엔 “이 팀이 정말로 스케일되는 체인을 만들 수 있는가(기술 역량/아키텍처)”가 투자 판단의 큰 축(이더리움 vs 솔라나 같은)였는데, 지금은 “대부분은 만들어진다”고 가정해도 될 정도로 개발 속도가 빨라졌다는 것. 그 결과 투자자는 기술이 아니라 시장·비즈니스 모델·현금흐름·지불 고객에 더 집중하게 됐다고 말한다. 특히 크립토는 오랫동안 “토큰을 사는 사람”이 사실상 고객이었고, 네트워크를 쓰는 유저와 토큰 매수자는 분리돼 있었는데, 이제 그 구조가 붕괴하면서 팀들이 “진짜 고객”을 다시 정의해야 한다는 지적이 이어진다.

Myles는 기술 로드맵의 중요성을 전면 부정하진 않지만, 12~18개월 관점에선 ‘결정적 변수’가 아니라고 본다. 프로프 AMM 같은 사례처럼 “기술이 크게 바뀌지 않아도 사용 방식/분배가 바뀌면 성장”이 가능했고, 현재 국면은 닷컴 버블 이후 인터넷 창업자들이 다수 등장했던 것과 유사하다고 비유한다. 버블 전에는 “10분 걸려 사진 뜨는데 누가 쓰냐”는 현실을 무시할 초-비저너리가 필요했지만, 버블 이후에는 남겨진 인프라(다크 파이버)를 활용해 실제로 확장 가능한 서비스를 만든 운영형 창업자가 승자가 됐다는 논리다. 지금 크립토도 Larry Fink가 토큰화를 말할 정도로 ‘비전’은 시장에 퍼졌고, 남은 것은 “실행·스케일”이라고 정리한다.

또 하나의 전환점으로 “컬트 만들기 → 유통/사용자 확보”를 든다. 초기에는 이념/서사로 개발자와 신봉자를 모으는 능력이 강력한 무기였지만(비트코인·이더리움), 이제는 외부 검증(핀테크가 스테이블코인 채택, 전통 자산운용이 토큰화 실험 등)이 핵심이며, AI 쪽도 실리콘밸리 AI 주류가 “이건 유용하다”고 인정하게 만드는 게 승부라고 본다.


16:32 Founder Archetypes

Myles는 YC가 정리한 5가지 창업자 유형(카리스마 허슬러, 기술 전문가, 업계 내부자, 지적 거인, 연쇄 창업가)을 소개하고, 여기에 심리적 분류(허슬러/비저너리/우연한 창업가/오퍼레이터)를 겹쳐보며 “크립토에 부족한 것은 오퍼레이터(스케일·운영·혁신형)”라는 문제제기를 한다. 크립토 창업자는 전통적으로 연구자·메커니즘 디자이너·비저너리(‘미래를 믿는 사람’)가 많았고, 이는 5~6년 전 디파이/온체인 머니 자체가 ‘서부 개척 시대’였음을 감안하면 자연스럽지만, 지금은 “군대를 이끄는 장군형(스케일러)”이 상대적으로 희소하다는 주장이다.

Zave는 여기서 한 발 더 나가 “빠진 유형은 제품 주도(Product-led) 창업자”라고 못 박는다. 크립토가 인프라 중심에서 앱 중심으로 이동하면서, 인프라 빌더는 많지만 사용자 문제 정의·우선순위·기능 설계·피드백 루프를 돌리는 제품형 역량이 부족하다는 것. 또한 “사용자 → 에이전트” 전환까지 겹쳐 제품형이면서도 AI/에이전트 패러다임을 이해해야 하는 난이도가 올라갔다고 본다. Zave는 이번 사이클에서 두드러진 승자(Polymarket, Ethena, Hyperliquid)를 제품 중심 성공 사례로 언급하며, “AI를 고려하지 않는 제품형 창업자는 6~12개월 내 도태될 수 있다”는 강한 전망을 던진다.

그와 동시에, Zave는 자신이 선호하는 창업자 유형을 허슬러 + 수요측 도메인 전문가로 정리한다. 특히 “도메인 전문가”가 공급측(인프라 내부 문제를 본 사람)일 때는 ‘그 회사/그 팀만 신경 쓰는 문제’를 과대평가해 VC 돈만 태우는 함정이 크고, 반대로 수요측(돈 내는 고객의 조직·프로세스·구매 동기·규제/리스크)을 이해하는 전문가가 지금 더 희소하고 강력하다고 강조한다.

Myles는 다만 “비전은 완전히 버리면 안 된다”고 제동을 건다. 크립토가 ‘비전 과잉’으로 과거를 소모한 것은 맞지만, 극단적으로 “말 없이 만들기만”으로 과교정하면 안 되며, Elon Musk가 여전히 GPU/우주 비전을 파는 것처럼 설득·서사·인간적 신뢰(이 사람이 해낼 것 같음)는 투자/채용/고객 확보에 여전히 결정적 요소라는 균형론을 제시한다.

이어지는 가상 질문(동일 조건일 때 AI 배경 창업자 vs 핀테크 배경 창업자 vs 반복 창업 크립토 창업자 중 누구에 베팅?)에서, Zave는 AI 배경을 1순위로 본다. 이유는 에이전트 온체인 인프라가 가장 큰 기회라고 믿기 때문이며, Myles도 “AI 네트워크/신뢰/룸 접근성(딜 플로우와 파트너십)이 월등”하다는 점에서 동의한다. 다만 Myles는 “크립토 네이티브 경험”이 완전히 무가치는 아니며, 초기 고객(리스크 감수 성향이 강한 크립토 유저/팀) 확보나 온체인 특유의 실행(감사·컨트랙트·정산)에는 여전히 도움이 된다고 덧붙인다. Chorus One 사례를 들며, 크립토 네이티브 DNA의 강점과 기관 판매로 갈 때 필요한 ‘수트형 세일즈’의 균형이 쉽지 않다는 실무적 관찰도 나온다.


39:11 Crypto’s Talent Pool

Myles는 크립토 업계가 외부 인재에게 “먹힐 것 같다”는 집단적 불안(핀테크/AI가 와서 점령할 것)이 사실은 업계 평균 스타트업 품질 문제를 반영한다고 지적한다. 토큰 인센티브가 나빴던 시기(‘토큰만 띄우면 됨’)에 저품질 팀이 늘면서, 외부의 운영·제품·세일즈 역량이 상대적으로 더 좋아 보이는 착시가 생겼다는 주장이다. 다만 그는 “금융과 크립토가 결합할 때, 보통은 더 나은 기술/레일이 문화를 지배한다(나쁜 레거시가 이기는 경우는 드묾)”는 반론도 함께 제시한다.

Zave는 역할별로 “크립토 네이티브 필요성”이 다르다고 본다. 엔지니어는 오히려 비네이티브가 ‘나쁜 사전지식 없이 1원칙’으로 접근해 좋을 수 있지만, 제품/전략은 크립토의 시장 구조·사이클·메커니즘을 이해해야 하기에 네이티브성이 유리하다고 말한다. 또 초기 고객 획득 측면에서 크립토 팀은 실험적이라 “초기 유료 고객”이 되어줄 확률이 높아, 프리시드 단계에선 네이티브 네트워크가 여전히 강점이라고 정리한다.